La investigación
Hechos y estadísticas

Teniendo en cuenta que el grueso del trabajo para obtener resultados para 10 sistemas (20 incluyendo variantes) comenzó en abril de 2019 y duró hasta septiembre de 2019, tomó alrededor de 2564 horas-hombre. Durante el período en que realizamos las pruebas (07/06/2015 – 27/07/2019) y para los 20 sistemas y los 7 activos, se necesitaron 30.240 backtests de una semana para ejecutarse en Metatrader 5 y 759.220 backtests de varias semanas para ser extraídos, para un total de 789.460 pruebas. Los datos se recogieron en 20 bases de datos de SQL Server que necesitan un total de 1,5 TB de espacio en disco. diferentes. Sus diversas copias de seguridad también requieren alrededor de 1,5 TB de espacio en disco. Debido a que una prueba tiene en promedio decenas de miles de combinaciones diferentes, todas las bases de datos tienen un total de más de 37.313.353.224 registros de pruebas diferentes

Para las necesidades del método d-Backtest PS y la extracción de varias estadísticas para cada sistema, se necesitaron por lo menos 75.806.500 registros adicionales. El número total de registros de toda la base de datos supera los 37.389.159.724. Se utilizaron un total de 588 núcleos de CPU para la ejecución de las pruebas de una semana, de los cuales 456 se realizaron en máquinas de alta capacidad de computación y consumieron aproximadamente 27.723 kWH de electricidad.

Publicaciones
7 publicaciones en revistas científicas

Automated trading systems’ evaluation using d-Backtest PS method and WM ranking in financial markets

Optimization of Backtesting Techniques in Automated High Frequency Trading Systems Using the d-Backtest PS Method

AdTurtle: An Advanced Turtle Trading System

Hedging and non-hedging trading strategies on commodities using the d-Backtest PS method. Optimized trading system hedging

Take Profit and Stop Loss Trading Strategies Comparison in Combination with an MACD Trading System

Performance Comparison of Three Automated Trading Systems (MACD, PIVOT and SMA) by Means of the d-Backtest PS Implementation

Profitability Edge by Dynamic Back Testing Optimal Period Selection for Technical Parameters Optimization, in Trading Systems with Forecasting